Kỹ thuật làm tăng dữ liệu trong phân tích cảm xúc trên ngôn ngữ tiếng Việt

  • Hồ Hướng Thiên
Từ khóa: đánh giá sản phẩm; khai thác văn bản; kỹ thuật tăng dữ liệu; phân tích cảm xúc; xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tóm tắt

Những bình luận phản hồi trong các hệ thống trực tuyến là một nguồn dữ liệu mang nhiều thông tin, cảm xúc của khách hàng về những sản phẩm hoặc dịch vụ. Những thông tin này được khai thác nhằm đem lại những ích lợi trong việc hoạch định chiến lược, quản trị khách hàng. Để đạt được những kết quả tốt đối với mô hình phân tích cảm xúc, đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn. Chi phí cho việc gán nhãn dữ liệu huấn luyện bởi con người là rất lớn. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất một mô hình làm tăng dữ liệu văn bản dựa trên các câu bình luận áp dụng cho ngôn ngữ tiếng Việt. Một số kỹ thuật cơ bản được sử dụng nhằm sinh thêm số lượng bình luận như chèn từ, thay thế từ, xóa từ. Kết quả thực nghiệm đã cho thấy hiệu quả của mô hình này.

Tác giả

Hồ Hướng Thiên

Trường Đại học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2022-11-23
Chuyên mục
Bài viết